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动态时间归整
动态时间归整
动态时间归整
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用于动态时间规划的matlab代码,内有详细注释
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DTW(Dynamic Time Warping / 动态时间归整) python实现的Demo
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DTW(Dynamic Time Warping / 动态时间归整) python实现的Demo 基于 python 2.7 实现
DTW动态时间归整算法
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5星 · 资源好评率100%
DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)算法,该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。
语音识别动态时间规整DTW的Matlab代码
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4星 · 用户满意度95%
语音识别动态时间规整DTW的Matlab代码 ...动态时间归整是较早的一种模式匹配和模型训练技术,它应用动态规划方法成功地解决了语音信号特征参数序列在进行比较时时长不等的难题,在孤立词语音识别中获得了良好的性能。
dtw.zip_DTW的MATLAB实现_dtw模板训练
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在孤立词语音识别中,最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)算法,该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法,...
DTWC语言编程实现博客配套代码
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在孤立词语音识别中,最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)算法,该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法,...
DSP 小波去噪 DTW 语音识别
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另一方面,动态时间归整(Dynamic Time Warping, DTW)是一种非线性对齐方法,常用于语音识别中的模板匹配,以克服不同说话速度带来的影响。下面我们将深入探讨这两个核心概念及其在语音识别中的应用。 1. **小波...
时间序列那点事儿(二)1
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本文主要探讨了时间序列相似度衡量方法,特别是动态时间归整(DTW, Dynamic Time Warping)算法。DTW是一种非线性的时间序列匹配技术,能够有效处理序列长度不一致的情况,尤其在语音识别和模式识别中表现出色。 在...
相似轨迹_航迹欧式距离_轨迹相似性度量方法_distance_dtw轨迹_
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本文将深入探讨两种常见的轨迹相似性度量方法:欧式距离和动态时间归整(DTW)。这两种方法在理解和处理各种轨迹数据时扮演着关键角色。 首先,我们来看欧式距离(Euclidean Distance)。在数学上,欧式距离是最...
VQ声纹识别算法和实验1
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此外,文章还提到了其他几种说话人识别技术,如动态时间归整(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)、人工神经网络(ANN)等。虽然HMM方法在某些情况下可能需要更多的训练数据和时间,但基于VQ的系统在硬件实现上更为简便。...
DTW.rar_dtw
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动态时间归整(DTW,Dynamic Time Warping)是一种用于序列数据分析的算法,尤其在语音识别、模式识别、时间序列预测等领域中应用广泛。它的核心思想是通过允许两个序列之间的非线性对齐,来衡量它们的相似度,而...
dtw:DTW(动态时间规整)python模块
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动态时间扭曲被用作时间序列之间的相似度。 该软件包提供了两种实现: 该算法的基本版本(请参见) 依赖scipy cdist的加速版本(有关详细信息,请参见 ) import numpy as np # We define two sequences x, y as...
DTW.zip_C DTW_dtw
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在语音识别领域,DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)算法是一种广泛应用的匹配技术,尤其在处理孤立词识别时效果显著。DTW算法的精髓在于它能有效地处理不同速度下的序列比较,使得即使两个序列的时间长度不...
DTW_dtw_
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动态时间归整(Dynamic Time Warping,简称DTW)是一种在序列数据中寻找最佳匹配对的方法,常用于处理时间序列的比对问题。DTW算法最初由Sakoe和Chiba在1978年提出,主要用于语音识别领域,但后来被广泛应用于其他...
基于DSP的语音识别系统及其结构
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- **模式匹配**:利用动态时间归整(DTW)算法进行模板匹配,提高识别准确性。 - **端点检测**:采用改进的端点检测算法,提高识别效率。 #### 三、关键技术点 ##### 3.1 特征提取 特征提取是语音识别系统的核心之...
乐谱跟踪算法n1
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动态时间归整(DTW)算法用于找出匹配度最高的位置,从而确定演奏的可能位置。 为了评估乐谱跟踪算法的性能,通常需要建立测试集。这个案例中,通过邀请钢琴学习者进行多种类型的演奏,包括时差、重复、漏弹、多弹...
新能源乘用车辆应用场景识别方法研究.pdf
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通过对轨迹相似度的计算(如动态时间归整算法DTW),可以进一步区分不同应用场景的车辆。 接下来,采用K-MEANS算法进行无监督聚类,确定最优分类数通常通过肘部法则和轮廓系数法。聚类结果将车辆划分为私家通勤、...
基于matlab的语音识别技术.doc
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3. **DTW算法**:在特定人孤立词语音识别中,DTW是一种简单有效的算法,通过动态时间归整解决发音时长差异问题,实现模板匹配。 **DTW算法**: DTW基于动态规划,解决了不同长度语音信号匹配的问题。在训练和识别...
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动态时间归整(Dynamic Time Warping,DTW)是一种用于处理时间序列数据的算法,特别适用于语音识别中的模式匹配。DTW解决了不同长度的语音信号在进行比较时的时间对齐问题,使得两个序列即使在速度上有差异,也能...
人工智能语音识别专题培训课件.ppt
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常见的语音识别方法有动态时间归整技术(DTW)、矢量量化技术(VQ)、隐马尔可夫模型(HMM)、基于段长分布的非齐次隐马尔可夫模型(DDBHMM)和人工神经元网络(ANN)等。 四、语音识别原理框图 语音识别原理框图展示了语音...
基于matlab的语音识别技术实用文档doc.doc
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DTW(动态时间归整)算法在孤立词识别中应用广泛,它能解决不同发音速度引起的匹配问题,通过动态规划找到最佳匹配路径,实现对发音长度不一致的语音模板的识别。 五、HMM与DTW比较 虽然DTW算法在孤立词识别中表现...
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现有的技术如事件时刻提取、幅值分析、时频域复合分析、动态时间归整、短时频谱分析、人工神经网络和小波分析等,需要针对断路器的非平稳信号进行定制化处理。目前,由于技术限制和数据缺乏,这类方法尚未广泛应用。...
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由MFCC得到乐器音频信号的短时功率谱;再得到乐器音频信号的短时过零率;与原乐器音频信号——同一类乐器音频信号的...利用DTW(动态时间归整)比较各类乐器的MfCC和短时过零率的匹配距离数据,判断音频属于什么乐器
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转载,版权归原作者: 由MFCC得到乐器音频信号的短时功率谱;再得到乐器音频信号的短时过零率;与原乐器音频信号——...利用DTW(动态时间归整)比较各类乐器的MfCC和短时过零率的匹配距离数据,判断音频属于什么乐器
Matlab2022b 下载
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5星 · 资源好评率100%
上传的是文本文件,里面记的是百度网盘的链接和提取码。是永久有效的请放心!链接里的文件是安装包以及对应的安装步骤,很快就能安好。 我基本都在线,有什么问题请随时评论,我会在看到后第一时间回复您
南京邮电大学数学实验MATLAB2023综合练习1参考
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5星 · 资源好评率100%
因为有很多人来问我综合练习1怎么做,但是我没做过,所以这个仅供大家参考,欢迎大家交流指正!
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